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龙图腾网获悉电子科技大学;中国测试技术研究院申请的专利耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119808562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411880134.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法是由朱顺鹏;罗昌齐;刘焱;向丽萍;张甜甜;张廷杰;邹皓;马浩;闫梦丽;孟德彪设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法在说明书摘要公布了：一种耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法，包括：获取待评估结构的组成，确认结构的失效模式及对应的功能函数；通过Sobol采样得到代理建模序列和可靠性评估序列；通过均匀采样转换将代理建模序列和可靠性评估序列分别转换为第一均匀样本和第二均匀样本；根据功能函数计算第一均匀样本的系统响应，得到第一系统响应样本；将第一均匀样本和第一系统响应样本进行归一化作为训练数据，对支持向量回归模型进行训练；将第二均匀样本输入至训练好的支持向量回归模型，得到结构可靠性；本发明提出基于Sobol的拟均匀重要性抽样，能够更好的覆盖失效空间，抽样结果具有更低的分散性，将其与支持向量回归模型进行耦合后，能够提高精度以及建模效率。

本发明授权耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种耦合支持向量回归和拟均匀重要性抽样的可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待评估结构的组成，并确认结构的失效模式及相应的功能函数； 通过Sobol采样得到代理建模序列和可靠性评估序列； 通过均匀采样转换将所述代理建模序列和所述可靠性评估序列分别转换为第一均匀样本和第二均匀样本； 根据所述功能函数计算所述第一均匀样本的系统响应，得到第一系统响应样本； 将所述第一均匀样本和所述第一系统响应样本分别进行归一化，并将归一化后数据作为训练数据对支持向量回归模型进行训练；具体的，通过K折交叉验证和贝叶斯优化训练所述支持向量回归模型；其中，K折交叉验证下的模型误差为： 其中，Error为所述模型误差，RMSEj为K折交叉验证中第j次的均方根误差，K为折数，为支持向量回归模型第i个样本的预测值，yi为第i个样本的系统响应值； 计算所述第二均匀样本中各个样本的样本权重； 将第所述二均匀样本输入至训练好的所述支持向量回归模型，结合所述样本权重计算结构失效概率，确认结构可靠性。

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